基于时间序列双重情感的多任务后缀学习的谣言检测

本研究针对当前谣言检测方法忽视时间发展过程中源消息和响应消息对的细粒度情感观察问题，提出了首个多任务后缀学习框架MSuf。MSuf通过提取情感强度特征并将其与源文本嵌入融合，显著提升了谣言检测的性能，并在四个谣言检测基准上显示出相较于其他情感基础方法的显著改进。